还有什么比赚钱更好的事吗？那当然是无所事事地赚钱。
小时候，我们这些想当科学家的人可能都想过这样的场景：发明一个机器人，让它自己想办法赚钱，而我们自己却只是花钱。
而当人工智能技术到来时，很多人惊讶地发现这个徒劳的梦想居然可以实现。
你还有些兴奋吗？ AI理财、机器人理财、智能投顾，无论叫什么，AI技术带来的财富管理服务都在影响着中国金融市场的发展方向。
去年以来，无论是BAT这样的互联网巨头，还是各大银行的金融服务，都打上了AI的印记。
那么问题来了，如此多的人工智能是否意味着投资经理、金融产品销售等职位即将失去存在价值？或者看得更远，人工智能帮助每个人赚大钱的时候是不是已经不远了？中国到处都有聪明的投资公司。
李开复有一个被广泛引用的观点。
他认为，“金融是AI最好的地方，因为金融行业数据的积累、流通、存储和更新比其他行业更能满足智能机器人的需求。
”深度学习算法的大数据要求”。
这个逻辑在技术上是合理的。
与很多金融科技产品只能解释很长时间而不了解科技到底是什么相比，利用AI算法+大数据来完成财富匹配在各个层面上似乎更加合理。
面对互联网金融的兴起和巨大的理财需求，加上人工智能本身的普及，人工智能作为金融市场的新驱动力在近两年表现得尤为突出。
2016年，一是广发等券商推出机器人投顾服务；随后招商银行成为首家推出智能投顾产品的银行机构。
随后蚂蚁金服等互联网平台开始进入。
时至今日，各大券商、银行、保险、基金、互联网金融、网络支付平台等基本都部署了自己的人工智能产品和业务部门，或者在各类产品中加入了人工智能。
一瞬间，华夏到处风雨雷霆，华夏到处都是聪明人。
为什么这个产业港发展这么快？事实上，这不仅仅是出口效应。
首先，AI+理财确实具备技术合理性和解决能力。
当涉及到金融产品的选择和决策时，今天的大部分工作涉及总结各种经济数据和市场表现数据，然后分析和运行模型，最终决定如何买卖。
如上所述，这些基本都是数据轨迹工作，金融行业有足够的数据积累，交给AI来做理性实质性分析也是合理的。
而且，在金融数据爆炸的今天，客户和财务经理都无法阅读和理解所有数据。
俗话说，懂得多者收获多。
金融就是信息。
让人工智能全天候处理数据似乎是给投资者带来优势的一件事。
于是，能够证明其价值的算法理财逐渐受到人工智能的青睐。
其次，从世界市场趋势来看，机器人投顾也是当之无愧的主流。
机器人投顾的鼻祖是Wealthfront，成立于2001年。
到今年年初，Wealthfront已管理资产1亿美元，成为金融界当之无愧的重要力量。
随着智能投顾在国际市场的份额不断增加，技术也日趋成熟，中国企业无疑也在紧跟这一趋势。
而且，机器人投顾是一项非常能够发挥中国互联网行业平台优势的技术。
基于支付平台海量数据，匹配多种资金及金融产品。
这个逻辑可以最大限度地提高中国互联网数字化的高渗透率。
当投资产品成为内容，人工智能成为万千人的驱动引擎时，金融平台就可以开始觊觎微信这样的超级平台的地位。
想象力爆炸。
各种期望结合在一起，加上人工智能的普及和互联网金融普遍转型的新需求，机器人投顾在不到两年的时间里得到了快速发展。
去年7月，易观发布预测，到今年，中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。
沿着这个轨迹，智能投顾必将迎来爆发式增长周期。
那么，对于那些“高估自己能力”的人力投资经理来说，与人工智能争夺食物，岂不是很危险？事实似乎并非如此。
理想与现实的差距，是AI金融依然充满希望的一年，各种利好消息纷至沓来。
但机器人顾问的情况似乎并非如此。
首先，最重要的是，大家发现这东西的良品率似乎并没有那么惊人。
根据金融领域基金《中国智能投顾行业年月报》的数据，国内智能投顾产品的月回报率普遍无法达到4%。
4月至6月，受大环境影响，数据普遍为负。
当然，与A股智能投顾产品相比，还是有优势的，但毕竟不能这样比较……收益率普遍放缓，这几年智能投顾的日子不好过。
几个月。
尽管产业合作、融资事件、新产品不断增多，但舆论已经开始将机器人投顾与“皇帝的新衣”联系在一起。
事实上，从根本上来说，中国智能投顾行业的问题在于，这个行业缺乏欧美市场最直接的优势：包容性。
在欧美市场，理财经理的就业率和投资起点都非常高，往往是百万美元起。
因此，自动化智能投顾产品能够以低成本、低门槛、低费用的优势吸引大量中产金融客户。
但在中国，理财经理的本质工作仍然集中在基金销售上，他们并没有从C端客户那里获得太多佣金，因此AI系统的核心优势明显被稀释。
而且，在中国的投资市场上??，资产产品的形式和数量并不多。
AI帮你在茫茫人海中找到你喜欢的基金，在中国基本上还没有建立。
人类和人工智能的投资顾问角色本质上没有太大区别。
智能投顾的理想与现实之间还有一个差距，这是一个难以掩盖的隐患，那就是人工智能的黑箱性。
因为很多深度学习算法无法解释做出选择的逻辑和过程。
类似的模型应用到金融撮合上，就变成了AI给你建议，但用户并不知道AI是如何分析、思考的，当然也不知道到底是AI在思考，还是人类在思考。
这再加上不那么神奇的回报率，会让用户开始思考AI应用的必要性是否成立，甚至怀疑黑匣子里是否只有两个销售人员只是随口推荐？没有任何人工智能根本接触过我的数据和需求——毕竟这在中国不是什么新鲜事。
就算暴露了，也能称之为“人机耦合”。
这就引出了另一个问题：机器人理财如雨后春笋般涌现，也吸引了大量没有人工智能技术的“人工智能理财平台”。
尤其是在P2P不断收紧、互联网金融越来越难的当下，AI的旗帜下某种程度上成为了一些互助金融平台的“避风港”。
但新瓶装的是旧酒，更何况有些平台可能没有换瓶子，只是换了商标贴纸。
这导致AI投顾领域涌现出不少“伪装者”和“边缘爱好者”。
即使是比较知名的机器人投顾平台，在发展过程中也曾经历过一次又一次的困境。
例如，2016年，金融魔方、拿铁金融等平台因涉嫌违规被监管机构点名。
那么各种AI理财、智能投顾到底是什么样子的呢？恐怕观众和买家都不知道。
美好的愿景、快速发展的行业、以及略显打脸的现实，这三者结合在一起，就形成了今天非常复杂的机器人咨询行业。
那么最后一个问题来了：在这种情况下，财务经理还需要担心失业吗？基金经理们，您还需要担心失业吗？答案基本上是否定的。
这不仅仅是因为机器人咨询行业发展中的各种现实问题让我们很难看到人类员工在短期内被取代的可能性。
同时，也是因为理财和投资本质上不只是数据游戏。
对突发新闻的判断、对不规则市场走势的预测，都构成了投资理财的基础。
如今的许多实验已经证明，当前的人工智能技术很难适应股市复杂的世界。
尤其是人工智能难以有效判断风险，缺乏灵活处理问题的机制。
这让投资理财从业者从根本上获得了自己立场的合法性。
而从产业运营的角度来看，如今人工智能金融产品的受众群体与传统金融产品市场有些不同：选择智能投顾的人更多地依赖于自动化操作，很少有时间进行复杂的金融操作。
的年轻消费者。
这些消费者中有很多来自传统理财市场之外。
由于机器人投顾的速度和便利性，他们加入了这个市场圈。
大平台与小个人风格的结合更适合这些消费者。
很多在智能投顾平台成长起来的投顾专家、在线顾问，可以说基于智能投顾行业获得了新的行业增长机会。
从这个角度来看，机器人投顾的出现也很可能会增加一些行业的人工岗位数量。
从整体来看，积极与AI技术融合，单独打造完整的用户服务能力，将AI变成商业工具，更符合当今金融投资行业从业者的需求。
还是那句话，如果你把自己的工作弄复杂了，AI肯定一时抓不住。
后记 当然，事情并没有那么简单。
我们不想仅仅主观判断哪些工作是安全的，而是从劳动力替代的角度，我们想和大家一起看透各个行业在融合AI时的真实现状，看看有什么机制可以让我们要保住我们的工作。
工作，甚至利用人工智能让工作变得更好。
总的来说，在今天这个节骨眼上，如果我们不愿意承认人工智能确实可以取代人类的工作，那就有点鸵鸟了。
就像蒸汽机的应用和石油工业的成熟一样，人工智能必然会造成劳动力岗位的大规模迁移。
这种迁移已经在各行各业随处可见。
如果我们今天一味地强调人工智能不会造成就业岗位的毁灭，只会让每个人的生活变得更好，那显然是一种非常不负责任的观点。
但你也必须知道，AI并不是万能的。
正如我们在系列中讨论的那样，许多看似简单的任务实际上承载着很多复杂的情况判断和与人的沟通。
这些才是当今人工智能技术真正的盲点。
这些价值观的存在限制了AI取代人类工作的效率。
另一个有利的情况是承认，在当今大多数行业中，人工智能更像是一种新的工具和助手，它本身也在从各个角度创造新的就业机会。
与我们担心的许多颠覆性技术一样，AI也有可能悄无声息地完成产业转移，让更多人享受到更好、更高效的工作体验。
最后，我们说一个直白的事情：真正暴露人工智能危险并可能很快被取代的工作是那些重复性高、智力密集度低、主要与文本和数据打交道的工作。
如果你真的从事这样的工作，不妨思考一下如何调整自己的专业技能，创造更多的附加值。